Land Surface Temperature Retrieval Methods From Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data

摘要

2013年2月にLandsat-8(Landsat Data Continuity Mission)が打ち上げられた。可視で30m，熱赤外で100mの空間分解能の観測データが無料で公開されており，様々な分野での利用が進んでいる。Landsat-8には，光学センサのOperational Land Imager(OLI)と熱赤外センサのThermal Infrared Sensor(TIRS)の2つのセンサが搭載されており，観測データの量子化ビット数がTM，ETM+の8bitから12bitれに向上するなど，これまでのLandsatシリーズよりも高品質なデータが取得されている。センサ性能向上の特筆すべき点の1つとして，TIRSでは熱赤外のバンドがと12μmの2つの波長带に分けられた点が挙げられる。これまでのLandsatシリーズでも熱赤外データから計算される地表面温度（Land Surface Temperature：LST,以下LST)は，様々な利用分野で活用されてきたが，熱赤外のバンドを2つに分光することにより，LSTをより高精度で推定すること力5'期待できる。しかしながら，TIRSでは熱赤外2バンドが利用できるものの，これまでのLandsatシリーズの膨大な過去データと合わせて長期の変化を解析する場合には，同じアルゴリズムで作成された一貫性のあるデータセットで比較を行うことが望ましい。そこで本研究では，これまでのLandsatシリーズと同様に熱赤外1バンドでLSTを推定するsingle-channel(SC)アルゴリズムの精度評価を行った。また，2バンドを利用したsplit-window(SW)アルゴリズムの精度評価も行い，それらの精度を比較した。